Ehsan Tarkesh Esfahani, V. Sundararajan

Özet

Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI'lar), kullanıcı etkileşimine yönelik alternatif teknolojilerdeki son gelişmelerdir. Bu makalenin amacı, CAD sistemleri için kullanıcı arayüzü olarak BCI'ların potansiyelini keşfetmektir. Makale, bir kullanıcı tarafından hayal edilen temel şekilleri ayırt etmek için BCI'yı kullanan deneyleri ve algoritmaları açıklamaktadır. Kullanıcılar bir elektroensefalogram (EEG) başlığı takmakta ve bir küp, küre, silindir, piramit veya koni şeklini hayal etmektedir. EEG başlığı, kafa derisindeki 14 noktadan beyin aktivitesini toplamaktadır. Veriler, bağımsız bileşen analizi (ICA) ve Hilbert–Huang Dönüşümü (HHT) ile analiz edilmektedir. İlgilenilen özellikler, her bir bağımsız bileşenin Hilbert spektrumundan hesaplanan farklı frekans bantlarının (teta, alfa, beta ve gama bantları) marjinal spektrumlarıdır. Daha sonra beşli ikili sınıflandırmalarda EEG elektrot kanallarını önem derecesine göre sıralamak için Mann-Whitney U-testi uygulanmaktadır. En yüksek dereceli bağımsız bileşenlerden elde edilen özellikler, nihai özellik vektörünü oluşturur ve bu vektör daha sonra doğrusal bir diskriminant sınıflandırıcısını eğitmek için kullanılır. Sonuçlar, bu sınıflandırıcının on denek üzerinde yaklaşık %44.6'lık bir ortalama doğrulukla (saf sınıflandırma oranı olan %20'ye kıyasla) beş temel geometrik nesneyi ayırt edebildiğini göstermektedir (doğruluk aralığı %36-%54). Hem görsel hem de sözel ipuçları kullanıldığında sınıflandırma doğruluğu %39.9'a değişmektedir. Özellik çıkarımı ve sınıflandırmanın tekrarlanabilirliği, deneyi aynı katılımcılarla 10 farklı günde gerçekleştirerek kontrol edilmiştir. Bu, BCI'nın CAD sistemlerinde geometrik şekiller oluşturmada gelecek vaat ettiğini ve yeni bir kullanıcı etkileşimi aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir.Raporun tamamı için buraya tıklayın.